一种用户缴费行为分类方法、装置、设备及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种用户缴费行为分类方法、装置、设备及可读存储介质，包括：获取用户缴费行为数据，根据用户缴费行为特征，构建特征指标样本集；设定聚类数目K和截断距离，计算特征指标样本集中各样本点的密度和距离，确定每个样本点的决策值；对特征指标样本集内样本点的决策值进行降序排序，选取前K个样本点作为初始聚类中心；根据初始聚类中心，将特征指标样本集中的数据进行聚类，根据聚类结果确定用户缴费行为群体。这样，可以实现用户缴费群体的科学分类，从而支撑差异化、精准化催费策略的制定，提高催费效率，降低催费成本。降低催费成本。降低催费成本。

【技术实现步骤摘要】
一种用户缴费行为分类方法、装置、设备及可读存储介质


[0001]本专利技术属于数据分析应用
，尤其涉及一种用户缴费行为分类方法、装置、设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]电费催收作为电力公司的主要工作之一，具有面向用户数量多、客户需求差异大等特点，传统催收方式无法灵活适应电力客户的需求与外在变化形势。目前电费催费业务存在着以下问题：
[0004]一是服务质量无法保障。存在催费员业务水平参差不齐、催费方式不恰当等问题，容易导致与客户沟通不畅，存在服务投诉风险，影响供电公司企业形象。此外，随着社会经济发展水平提升，用电客户数量逐年递增，人力催收任务繁重。
[0005]二是电费催收效率低。传统电费催收采取“人工+短信”的方式，催费员无法根据客户的服务需求和交费习惯优化催费策略，只能被动性执行传统催费流程。对于联系信息不准确的用户，仅能通过多次短信催收无效后再进行人工电话催收，更或者需要人工上门催收才能获取用户正确的联系方式，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用户缴费行为分类方法，其特征在于，包括：获取用户缴费行为数据，根据用户缴费行为特征，构建特征指标样本集；设定聚类数目K和截断距离，计算所述特征指标样本集中各样本点的密度和距离，根据样本点的密度和距离，确定每个样本点的决策值；对所述特征指标样本集内样本点的决策值进行降序排序，选取前K个样本点作为初始聚类中心；根据所述初始聚类中心，将特征指标样本集中的数据进行聚类，根据聚类结果确定用户缴费行为群体。2.根据权利要求1所述的用户缴费行为分类方法，其特征在于，所述用户缴费行为数据包括：用户基础数据和用户缴费相关数据，其中，所述用户基础数据包括用户类型、户名、用户行业、所属站点、年月、所处台区，所述用户缴费相关数据包括缴费渠道、缴费金额、缴费周期、欠费次数、违约用电次数、用户实名制认证情况、电子账单开通情况；所述用户缴费行为特征包括：缴费次数、时间间隔、最近一次缴费周期、缴费总额、欠费金额占比，违约金总额。3.根据权利要求1所述的用户缴费行为分类方法，其特征在于，所述用户缴费行为分类方法还包括：对所述用户缴费行为数据进行预处理，所述预处理包括剔除用户缴费行为数据中的无关数据、重复数据、平滑噪声数据；采用数据标准化处理，将预处理后的各个数据变换到预设数值范围之内。4.根据权利要求1所述的用户缴费行为分类方法，其特征在于，通过以下公式确定每个样本点的决策值：其中，γ
i
为第i个样本点的决策值，ρ
i
为第i个样本点的密度，δ
i
为第i个样本点的距离，n为特征指标样本集中样本点的个数，maxρ样本密度最大值，minρ为样本密度最小值，maxδ为距离最大值，minδ为距离最小值。5.根据权利要求1所述的用户缴费行为分类方法，其特征在于，所述根据所述初始聚类中心，将特征指标样本集中的数据进行聚类，根据聚类结果确定用户缴费行为群体，包括：根据初始聚类中心，计算剩余每个样本...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩娟，杜丽洁，郑岳，姜帅，孙源，温馨，田梦雨，李爱青，王新新，仝天，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司营销服务中心计量中心，
类型：发明
国别省市：